論文の概要: Dense Interaction Learning for Video-based Person Re-identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.09013v1
• Date: Tue, 16 Mar 2021 12:22:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-17 13:27:31.104058
• Title: Dense Interaction Learning for Video-based Person Re-identification
• Title（参考訳）: 映像に基づく人物再識別のためのディエンスインタラクション学習
• Authors: Tianyu He, Xin Jin, Xu Shen, Jianqiang Huang, Zhibo Chen, Xian-Sheng Hua
• Abstract要約: ビデオベースの人物再ID問題に取り組むために,Dense Interaction Learning (DenseIL) というハイブリッドフレームワークを提案する。 DenseILにはCNNアーキテクチャとTransformer Decoderが含まれている。 当社の実験は、複数の標準ビデオベースの再IDデータセットにおけるすべての最先端の手法を一貫して大幅に上回ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.03200492219003
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Video-based person re-identification (re-ID) aims at matching the same person across video clips. Efficiently exploiting multi-scale fine-grained features while building the structural interaction among them is pivotal for its success. In this paper, we propose a hybrid framework, Dense Interaction Learning (DenseIL), that takes the principal advantages of both CNN-based and Attention-based architectures to tackle video-based person re-ID difficulties. DenseIL contains a CNN Encoder and a Transformer Decoder. The CNN Encoder is responsible for efficiently extracting discriminative spatial features while the Transformer Decoder is designed to deliberately model spatial-temporal inherent interaction across frames. Different from the vanilla Transformer, we additionally let the Transformer Decoder densely attends to intermediate fine-grained CNN features and that naturally yields multi-scale spatial-temporal feature representation for each video clip. Moreover, we introduce Spatio-TEmporal Positional Embedding (STEP-Emb) into the Transformer Decoder to investigate the positional relation among the spatial-temporal inputs. Our experiments consistently and significantly outperform all the state-of-the-art methods on multiple standard video-based re-ID datasets.
• Abstract（参考訳）: ビデオベースの人物再識別(re-ID)は、同じ人物をビデオクリップ間でマッチングすることを目的としている。 構造的相互作用を構築しながら、マルチスケールのきめ細かい特徴を効果的に活用することが、その成功の鍵となる。 本稿では,cnnベースと注意ベースの両方のアーキテクチャの利点を生かして,ビデオベースの人物再特定問題に取り組むためのハイブリッドフレームワークであるdenseilを提案する。 denseilはcnnエンコーダとトランスデコーダを含んでいる。 CNNエンコーダは、フレーム間の空間的・時間的相互作用を意図的にモデル化するように設計されたトランスフォーマーデコーダに対して、識別的空間的特徴を効率的に抽出する。 バニラトランスとは違って、トランスフォーマーデコーダは中間粒度CNN機能に密着させ、ビデオクリップ毎にマルチスケールの時空間特徴表現を自然に生成する。 さらに、時空間入力における位置関係を調べるために、Transformer DecoderにSTEP-Emb(Spatio-TEmporal Positional Embedding)を導入する。 我々の実験は、複数の標準ビデオベースのre-IDデータセットにおける最先端の手法を一貫して大幅に上回っている。

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